出處：快科技 作者：斌斌 

近日據(jù)外媒報道，來自DeepMind、美國退伍軍人管理局和英國和美國其他幾家機構(gòu)的研究小組發(fā)表在《自然》雜志上的論文指出，已經(jīng)將人工智能應(yīng)用于檢測住院患者急性腎損傷的問題。

急性腎損傷是一組臨床綜合征，是指突發(fā)和持續(xù)的腎功能突然下降。嚴重的情況下，它可能導(dǎo)致腎移植或死亡。急性腎損傷通常發(fā)生在患者在醫(yī)院接受治療的情況下，并且一般表現(xiàn)為腎臟快速衰退的跡象，需要醫(yī)院工作人員采取緊急措施，以防止進一步的不可逆腎損傷。

在這項新的研究中，研究人員想知道正常情況下通過使用人工智能應(yīng)用是否能更早的檢測急性腎損傷的癥狀，從而使患者獲得更好和更早的治療。為了找到答案，研究人員與退伍軍人管理局合作，該機構(gòu)在美國經(jīng)營著多家退伍軍人護理醫(yī)院。

這項工作包括向深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供703782名年齡在18歲至90歲之間的退伍軍人的健康記錄，他們都患有某種形式的急性腎損傷。該系統(tǒng)利用退伍軍人的數(shù)據(jù)來檢測病人微小變化的模式，例如血液中的肌酐水平。該小組隨后將這些數(shù)據(jù)作為測試他們系統(tǒng)的一種方法，看看它能在同樣的病人身上預(yù)測急性腎損傷的程度。

研究人員報告說，他們的系統(tǒng)對于那些發(fā)展出最嚴重的急性腎損傷形式的患者非常有效，它正確地預(yù)測了大約90%的病例（提前48小時）。在所有被測病例中，對于不太嚴重的病例，該系統(tǒng)能正確預(yù)測急性腎損傷事件的發(fā)生率僅為55.8%。但是每個正確的結(jié)果都出現(xiàn)了兩個誤報情況。

盡管如此，研究人員對人工智能在許多類型的危急護理場景中的應(yīng)用還是持樂觀態(tài)度，例如心臟病發(fā)作的可能性。研究人員正在計劃下一步的研究，他們希望將研究擴大到更廣泛的人群中。